道岔磨耗是一种常见的病害,为了保障铁路运营安全,需要对磨耗进行精确测量。当前,基于光截法的自动检测系统已经成为道岔磨耗自动检测的主要手段,以先进的图像处理技术对钢轨轮廓图像进行处理,可以有效提高磨耗检测的精度。本文重点对基于光截法的高速道岔磨耗自动检测系统中钢轨轮廓图像的细化处理进行研究,主要工作内容如下:首先,对基于光截法的高速道岔磨耗检测系统中的图像采集系统进行设计。在阐述光截法原理的基础上,确定图像采集系统所需要的硬件设备并进行选择,主要包括CCD相机、镜头和结构光源。在确定系统中的硬件设备之后,为了方便磨耗的自动测算,对CCD相机与钢轨的空间位置和结构光源的空间位置进行设计。其次,通过查阅文献,对图像预处理算法进行分析研究,主要包括图像滤波和图像分割两个方面。在图像滤波算法中,介绍中值滤波和均值滤波两种基本算法,同时结合本此研究中图像对比度和亮度偏低的实际情况,论述了一种基于图像增强的滤波算法。在图像分割部分,论述了边缘检测分割和阈值分割,并且确定选择Otsu算法用于光带图像分割。另外,对钢轨轮廓的光带图像细化处理方法进行研究。基于图像特征和细化目的提出了评判细化质量优劣的指标,并且在总结分析已有细化算法的基础上,综合考虑各细化算法的细化质量和运算成本两个方面,选择Zhang快速并行细化算法作为光带图像的基础细化算法。针对算法中存在的毛刺、分叉以及非单一像素宽等缺陷,设计了相应的消除模板,优化了细化算法,从而保证了基于光截法的磨耗检测系统的精度。最后,在实验室环境下搭建图像采集系统,并且对比验证了算法优化前后图像的细化效果。为了对细化精度进行分析,利用细化后的光带图像实现了道岔磨耗的自动测算,通过测算出的磨耗结果对细化的精度进行分析,从而验证优化后的算法可以有效提高光带图像的细化精度。光带图像细化操作是利用光截法对道岔磨耗自动检测的重要环节,是道岔磨耗检测领域主要研究热点之一。本文最后在总结所做工作的基础上,对以后该领域的研究方向进行了展望。